ml.
CLIP или SigLIP. База по Computer vision собеседованиям. Middle-Senior
Вопросы о CLIP-моделях встречаются почти на каждом техническом собеседовании.Неважно, занимаетесь ли вы видеоаналитикой, создаёте генеративные модели или работаете над поиском по изображениям — CLIP и его потомки (BLIP , SigLIP
ML-обработка видео в web-браузере для видеоконференций SaluteJazz
Нейросеть, сегментирующая изображение человека в кадре: как ускорить её в четыре раза? Привет, Хабр! Это Дмитрий Балиев из SberDevices. В этой статье, написанной по докладу с речь пойдёт о том, как мы обрабатываем алгоритмами видео в Web-браузерах для сервиса конференции SaluteJazz.Расскажу про контекст и ограничения, сам движок и особенности его реализации. Раскрою тайну, как мы работаем с графами вычислений, как инферим нейросети, и как затем всё это собираем, оптимизируем и тестируем. В конце — несколько полезных советов, как делать нейросети удобнее для встраивания.
Как ИИ-контент проклял интернет и почему это закономерно
Сколько сгенерированного ИИ контента вы видите каждый день? Вопрос риторический. Весело создавать изображения или получать быстрый ответ от нейросети на заковыристый вопрос. ИИ будет выдавать все, что кто-то попросит, пусть ответ будет и не очень хорошего качества в большинстве случаев. Зато быстро и иногда бесплатно. Но есть и обратная сторона: низкое качество, недостоверность, дипфейки. Конечно, ИИ лишь выполняет команды людей, но многие уже бьют тревогу о мертвом Хабре интернете, ведь объем нейросетевого контента скоро превысит объем контента от живых людей. В этой статье хотелось бы развить мысль о том, что это закономерно. Несомненно, подавляющее большинство контента, создаваемого ИИ, — просто ужасно. Это ленивый, неинтересный, минимально жизнеспособный мусор, который публикуют контент-фермеры, боты или люди, которым просто нет дела до качества. Но это эволюционный этап детства ИИ и проба использования новых доступных инструментов. Такой сценарий был неизбежен.
Три инженера, три месяца, три RTX 4090: как мы улучшили умную клавиатуру для планшетов KVADRA_T
Привет, Хабр. Меня зовут Вадим Воеводкин, я инженер по разработке ПО искусственного интеллекта в YADRO. Наша команда получила задачу улучшить предиктивный ввод на планшетах KVADRA_T
Искусственный интеллект в киберзащите
За последние несколько лет статус технологий искусственного интеллекта меняется от технологической новинки, которой предсказывают покорение и изменение мира, до инструмента обработки данных, повсеместно внедряемого для решения рутинных задач в различных отраслях.
Обучаем нейросеть управлению транспортным средством на основе мультисенсорных данных и информации о локальной траектории
Автор статьи: Егор Колотвин Визуализация объединенного лидарного облака точек, изображение автора
Как мы в Авито предсказываем категории объявлений по описанию
Привет! Меня зовут Руслан Гилязев, я работаю в подразделении DS SWAT в Авито, руковожу командой платформы Item2param. Одна из моих задач — развивать модели, которые предсказывают параметры объявлений. В этой статье расскажу, с помощью каких технологий мы решаем задачу классификации объявлений и почему это важно для бизнеса. Материал будет полезен DS-инженерам любого грейда и backend-инженерам, которые интересуются темой Data Science.
Яндекс и НИЯУ МИФИ открыли набор в онлайн-магистратуру «Науки о данных и искусственный интеллект»
Начинается приёмная кампания на двухлетнюю магистерскую программу «Науки о данных и искусственный интеллект», которая стартует в сентябре 2025 года. Программа магистратуры основана на исследованиях рынка и запросах работодателей в 2025 году. Программу разработали эксперты Яндекса и преподаватели НИЯУ МИФИ. Полученные в магистратуре знания и навыки можно сразу применять на практике.
